基于动态最小二乘的Sentinel-1交叉极化超宽TOPSAR加性噪声去除
图像与视频处理
2021-07-13 v1
摘要
Sentinel-1 是一种合成孔径雷达（SAR）平台，其运行模式之一为超宽（EW）模式，可观测大范围海洋区域。EW 图像的一个主要问题是交叉极化 HV 与 VH 通道相对于低后向散射强度具有显著的加性噪声图样，干扰了需要人工或自动解译的任务。欧洲空间局（ESA）提供了一种利用查找表去除加性噪声图样的方法，但直接应用效果不理想，因为噪声特征依然存在。此外，有证据表明加性噪声的大小动态依赖于 ESA 估计噪声场未考虑的因素。为解决这些问题，我们提出一个二次目标函数以建模所提供的噪声场在图像上的尺度误配。我们考虑一种线性去噪模型，对每个子条带重新缩放噪声场，其参数通过对目标函数的最小二乘解获得。该方法在不需要训练图像集的情况下大幅降低加性噪声存在，对图像异质性鲁棒，对每幅图像动态估计参数，并使用闭式解求参。我们进行了两组实验验证所提方法。第一个实验在一组人为施加噪声场的 RADARSAT-2 图像上模拟噪声去除。第二个实验对一组全球五大洋上空的 Sentinel-1 图像进行噪声去除。之后，基于开阔水面的外观评估噪声去除质量。两组实验表明，所提方法在视觉与数值度量上均有提升。
引用
@article{arxiv.2107.05437,
title = {Sentinel-1 Additive Noise Removal from Cross-Polarization Extra-Wide TOPSAR with Dynamic Least-Squares},
author = {Peter Q. Lee and Linlin Xu and David A. Clausi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.05437},
year = {2021}
}
备注
22 pages, 14 figures